【中国数据生产力大赛】标准化的“着装”、统一的“钢枪”、奔赴数据管理驾驶舱

我是社区第1271767位番薯,欢迎点我头像关注我哦~
14

标准化的“着装”、统一的“钢枪”、奔赴数据管理驾驶舱

企业简介

       开源证券股份有限公司(简称“开源证券”)成立于1994年2月,注册资本46.14亿元。总部位于陕西省西安市,在北京、上海、深圳设立三大区域管理中心。下设90家分支机构,下辖长安期货、开源思创、深圳开源、前海开源等6家控、参股子公司。目前已完成证券、基金、期货、私募股权投资等多业态金融控股布局,是拥有全业务牌照的全国性、综合性、创新型券商。

       2022年,公司以一流业务和一流风控为着力点,持续优化“双核+两翼”总体布局,以“大投行”“大资管”为核心,经纪、自营为两翼,发挥研究业务串联作用,打造优势明星业务。“十四五”期间,开源证券将紧抓高质量发展和“一流券商”建设两条主线,打造一流人才队伍,形成一流管理水平,构建一流业务矩阵,铸就一流风控能力,成为营业收入、主要业务指标进入行业前20的“一流券商”和“资本市场最佳中介服务商”,实现营业收入100亿元以上,利润总额33亿元以上,成为总市值超过1000亿元,具有核心竞争力的全国性上市券商。

C:\Users\kyzq\AppData\Local\Temp\WeChat Files\9efae8cc1b02578a2bd9a289d68e41a.jpg1 业务/管理需求/挑战

       这几年公司在各个业务条线上有了突飞猛进的发展,尤其是新兴市场和基础客户增长上面。但是随之而来的问题也就产生了,不断增长的业务数据不能快速呈现到管理层面前、经营数据不能及时更新和分析、基础客户拓展没有有效跟进、业务条线无法动态跟随市场的发展、协会和外规对于企业内部管理和治理缺少有效监管和督查、各个分公司很难及时掌握自己的一手经营资料。这些问题成了目前最迫切需要解决的问题。

  1. 数据口径不一,无法统一管理,呈现的数据五花八门;
  2. 没有系统对数据的变动进行监控、缺少异常监控管理功能,查找问题根源需要多人多系统协作;
  3. 数据是死水,没有让流动起来,无法找到关联关系、无法深层挖掘。

2 解决方案(业务/管理挑战下,解决业务/管理需求、建设业务/管理分析或数据应用平台的思路、方法、架构、过程等)

       面对数据指标的差异化以及终端展示的时效性问题,我们团队根据工作实际,决定从根本上解决出现的问题。具体方案如下:

  1. 梳理各个业务条线对于指标的定义、整理数据血缘关系、整合业务差异化口径、清洗元数据、加工数据指标、形成规范化、统一化。
  2. 整合微信、企业微信、OA、邮箱、飞书中审批和协作中涉及数据展示和指标口径的流程;
  3. 在数据决策系统中开发数据资产管理指标体系维护功能,给业务赋能,给信息技术赋权,实行业务和技术相互结合的审批管理流程。
  4. 从数据治理和业务应用的双向规划系统,改变之前的烟囱式和点对点应用开发,从数据结构层到数据应用层逐步精细化管理。
  5. 数据服务架构

  1. 数据应用架构

3 业务/管理应用场景(按照问题—解决过程—价值的逻辑,介绍几个项目中典型的业务/管理应用场景和取得的成果)

3.1 场景一:行业数据来源各异、发布时间不一、报表数据不便捷

(1)证券行业作为金融服务业的主战场,信息就是券商变革的“钢枪”、数据就是券商夺取高地的“弹药”,如何有效获取发展动向、获取一线数据、萃取精华并作为企业创新发展的战略资源是每家券商关注的重点。

       目前协会提供的企业经营数据和三方资讯提供的业务统计口径不一样,发布的数据时间维度有的是月份、季度、有的是半年、全年。很多重要的衍生指标和参数,需要券商自己清洗、加工,开疆扩土的利器需要自己打造。

(2)解决方式:按照协会和资讯公司进行横向分类,协会提供的数据进行上市券商的对标。资讯公司的数据按照时间维度(日、月、季度、年)分类进行抓取、对接API接口,然后进行数据清洗转存到数据中心汇总,最后进行数据集市层面的加工。最终的目的是为各类前端应用提供基础指标,为决策层和管理层搭建快速的数据平台。实现移动应用敏捷开发,手机在手,数据全有。

  1. 场景价值:

       对于公司每月的业务指标、主营指标、资产管理指标、财务指标以前需要加工一周时间才能看到,现在只需要几个小时。

       对于人员管理和业务管理中出现的问题也能准确定位到各个部门、各个分公司。

       对于个性化的分析指标,只要有基础数据就可以加工出来,不再依赖开发商和第三方资讯公司,实现快速迭代、增量交付、成本可控的效果。

3.2 场景二:业务条线指标口径不一致,考核参考价值低

(1)经纪业务作为基础业务,每日的客户开发和维护需要有很强数据依赖性,目前CRM和每日简报没有统一的数据指标管理。信用业务、做市业务、资管业务、经纪业务、财务等不同部门对于人员、资产的统计都有各自的标准,但是底层数据又相互关联和制约。

(2)解决方式:从数据血缘关系和元数据管理开始、按照现有系统和业务线分类。 划分业务口径负责人、技术对接负责人,管理和技术相互结合的审批流方式,保证了数据指标实时更新、管理时刻到点的处理流程。给全员开通指标管理权限,给对应的专家开通审核权限。

     通过企业邮箱实时推送、微信和飞书定时消息传递的方式提醒各个关联系统的管理人员和使用人员数据指标在更新。

C:\Users\kyzq\AppData\Local\Temp\WeChat Files\be497a9b8a8e828f2d3bcd0ea22df62.jpg C:\Users\kyzq\AppData\Local\Temp\WeChat Files\7c3b285ed93d6f363f48cb326dfc355.jpg

4 总结与展望

(1)数据价值的挖掘是一项长期、枯燥的工作,如何将这些分散在各个地方的零件通过数据治理的模型加工成为可用的铸件,甚至利器,是我们企业发展过程中面临的一大难题。作为中小券商,我们面对不仅要追赶行业排头兵还要整合资源、规划自身的专精特新项目。

(2)对于发展中的中小券商,数据是企业发展的基础,准确、及时的数据更能提升企业的战斗力和竞争力。在数字化的引领下,公司内部的信息化需要尽早做好规划,企业普遍经营压力大,所以数字化建设要根据实际需求,务实推进;同时企业经营者的观念也需要及时转变,培养数字化的企业文化认同,一切业务数据化、一切数据业务化。

(3)大数据时代企业除了更为重视数据以及分析外,对执行力和速度的响应要求也需要更上一层楼,如何能快速响应市场变化以及公司战略调整,就需要我们IT人员发挥充分的想象空间,借助现有的工具,迭代开发、增量交付,单元化、集成化、移动化、便捷化为信息技术建设贡献自己的一份力量。

发表于 2022-7-19 14:07:35
14
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

1回帖数 1关注人数 2508浏览人数
最后回复于:2022-7-22 12:30

返回顶部 返回列表